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%% 清空环境变量
& j6 q% _/ Z8 J: Nclc0 j2 D1 H' m9 ]
clear: ?. n j- ^8 O& q/ W0 Z- {
* R* n; }# t+ b: c. [7 `( X%% 训练数据预测数据提取及归一化
! |$ V2 y: [, B: g" n) H! e%下载输入输出数据5 T& r9 `4 O; W7 c& E0 l& d
load data input output, j( H, r# U! h# p0 m5 w$ J9 q
$ V B$ B! X8 y/ H%从1到2000间随机排序: f" f0 l" a+ R: o
k=rand(1,2000);# B+ x' j( b$ ~# P' C
[m,n]=sort(k);
8 I9 j, m. {3 w; h( k" O8 M! J
& Z! W8 v( F. r+ q%找出训练数据和预测数据
% U0 W) `7 W! U/ \ g) B" H! M& F- t" yinput_train=input(n(1:1900), ';7 m, Y5 o7 q; f( Q% h
output_train=output(n(1:1900));
: K2 R. M% u7 X* W! x+ Q" R, J- Dinput_test=input(n(1901:2000), ';
2 H; f2 N0 o% P- s: Q+ Q2 Loutput_test=output(n(1901:2000));" P: u% d1 Q G5 w# V, ^' q
1 p6 L/ Z n j
%选连样本输入输出数据归一化
5 z* e F6 g# J& l[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);
4 s) F7 V8 H. d2 ^& e[outputn,outputps]=mapminmax(output_train);
+ X9 Z+ Z$ A+ y0 j; N: k) l
) P$ y: ]. R% l: z {%% BP网络训练
' N L8 e2 e' s. J8 F: A6 {& I% %初始化网络结构
! v4 X! i1 B e1 unet=newff(inputn,outputn,5);9 F" o2 J& R1 g
( j* [! ^" Y& w% l2 z- ?
net.trainParam.epochs=100;
7 b, a% H) Y6 A4 A3 k$ W+ Q; G: Gnet.trainParam.lr=0.1;. g) N$ X: U1 ] V% {2 w. G" {( R
net.trainParam.goal=0.00004;
& N& q0 n w4 R( o# w
! o7 B* h$ O+ v( C9 F%网络训练. F) E4 Y# P+ p" F- b. Y
net=train(net,inputn,outputn);
1 o( o- W! q4 H. ?# i" b0 J# E" d( i3 p
%% BP网络预测" P+ l; ^9 p& N) j
%预测数据归一化. h' `1 D! J) Y! `# O7 @% \
inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);
' X* _5 G* k z2 E9 v% b" z% s) @$ q# e
%网络预测输出
/ T6 D2 M& V. t n/ m# _' ban=sim(net,inputn_test);& T% s& T) r+ v$ P( [1 H6 W
) W+ q8 {: |9 D4 A/ G; S6 t
%网络输出反归一化
) |7 q/ F! x: C( JBPoutput=mapminmax('reverse',an,outputps);% f1 T# Y' ?% r6 C" i9 G! R
6 Q3 ~, Y1 K+ M$ C# Q5 p9 v$ g%% 结果分析9 S8 ^' M" G3 e! D4 H+ i
! r; B1 E/ `( x
figure(1)
; a! J5 g4 Y# ]$ X% Vplot(BPoutput,' g')8 t- M N$ H$ `9 F+ }; b
hold on
. F5 Z: a- w" x& iplot(output_test,'-*'); w- }9 \5 K! }" v7 b: t) D" X& f5 X
legend('预测输出','期望输出')3 P [ U! U4 s
title('BP网络预测输出','fontsize',12); N; F- |" j# ]6 v& V, P( E2 P% r
ylabel('函数输出','fontsize',12)
7 z* F) C; x1 s+ f3 I4 f5 ?; Oxlabel('样本','fontsize',12). q O2 y6 \( v, k5 f H- {
%预测误差
) o7 l2 g/ a1 `4 f- H- {) Ferror=BPoutput-output_test;
; s1 R% P6 Q, K$ P' T3 v7 H" I' Y, Y0 }6 N( K
& e1 k# p5 S& x9 \
figure(2)! q- Y/ R' F3 f4 w5 K( H: e. g6 m
plot(error,'-*')0 k$ T6 K( L! M
title('BP网络预测误差','fontsize',12)
- m! r* g0 o7 k0 c0 W) T" y! Vylabel('误差','fontsize',12)7 |7 g1 P, ~7 z- c. S
xlabel('样本','fontsize',12)
( @0 }: O1 r! E# t- g7 m
) N2 r" ]( w+ g" afigure(3)
0 H; C ~# W I- oplot((output_test-BPoutput)./BPoutput,'-*');
& I8 D3 ]4 `% d4 Htitle('神经网络预测误差百分比')& `+ a3 z k& m5 H7 o4 F
7 E- l$ _ \2 z d# D2 k' Merrorsum=sum(abs(error));3 y4 q( a% E; H! a1 g
以上代码是一个简单的基于BP神经网络的回归预测模型。下面是代码的详细解释:
. \! C3 m( V7 w) r' t+ j2 l O& O. x. Z: V$ w
1. 清空环境变量并导入训练数据(input和output)。6 K) o( s* f5 h Z$ V' F$ [
) q* d8 M" B; D; c# }9 ]: T2. 对输入数据进行随机排序,将数据集分为训练数据和预测数据。- t H$ H) J! _, z+ m6 y
6 k; I4 ~; n1 c6 B
3. 对训练数据进行归一化处理,使用mapminmax函数将输入数据和输出数据进行归一化操作。: U# a0 ]: ]2 ?: g4 V
{& Y$ @' Y* E3 ~ k1 V
4. 创建一个BP神经网络模型(使用5个隐藏层神经元),定义网络的训练参数(如训练轮数、学习率、目标误差等),并进行网络训练。
1 ]# f4 x/ K" ]7 h1 i0 g5 ^
2 ]7 b2 D0 \' e' t6 P5. 对预测数据进行归一化处理并使用训练好的神经网络进行预测,得到预测输出BPoutput。* }( d! _ Z4 H6 K
0 {; ]& @8 m7 t* e6. 将预测输出BPoutput反归一化,得到最终的预测结果。0 Q. v8 C) b( \& v% o: M: Y
5 Q& t# f2 L# }; ?# I
7. 绘制结果分析图表:第一个图表展示预测输出和期望输出的对比,第二个图表展示预测误差,第三个图表展示神经网络预测误差百分比。
9 u, u7 [- B, S
/ o# S$ u j1 e' A9 P. a8. 计算预测误差的绝对值之和,存储在errorsum变量中。6 A/ m9 x% q+ h* A+ t8 k4 V
* o! ]1 J- A$ v总的来说,该代码实现了使用BP神经网络进行回归预测的过程,包括数据的处理、网络的训练、预测结果的计算和分析结果的展示。
7 W6 W* N S" }) a5 A. u% T9 r5 Y8 o' M3 y! h' b
) o% R) I! L) }7 P4 F
# \( w! s3 v/ u( O& T5 M
0 T- ^; A( X b( P% S, N! L# i |
zan
|